Os data lakes são paradigmas centralizados de armazenamento e gerenciamento de dados que permitem o armazenamento de grandes quantidades de dados brutos em seu formato nativo até que sejam necessários. Esses sistemas armazenam dados de diferentes fontes e suportam diferentes tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Os usuários de uma organização podem acessar esses dados para diversas tarefas, como exploração de dados, ciência de dados, armazenamento de dados e análises em tempo real.
A história e o surgimento dos data lakes
O termo “Data Lake” foi introduzido pela primeira vez por James Dixon, CTO da Pentaho, uma empresa de integração de dados, em 2010. Ele comparou um data mart (uma forma simples de data warehouse, focado em uma única área funcional de um negócio) a uma garrafa de água, “limpa, embalada e estruturada para fácil consumo”, enquanto um data lake é semelhante a um corpo de água em seu estado natural. Os dados fluem dos riachos (os sistemas de origem) para o lago, mantendo todas as suas características originais.
Desvendando o conceito de data lakes
Um data lake mantém dados em um formato não processado e inclui despejos de dados brutos. Este é um afastamento significativo dos métodos tradicionais de armazenamento de dados, que geralmente exigem que os dados sejam processados e estruturados antes de serem armazenados. Essa capacidade de armazenar dados não processados permite que as empresas aproveitem big data e permite análises complexas e aprendizado de máquina, tornando-se uma ferramenta significativa no mundo atual, orientado por dados.
Os data lakes armazenam dados de todos os tipos, incluindo dados estruturados de bancos de dados relacionais, dados semiestruturados como arquivos CSV ou JSON, dados não estruturados como e-mails ou documentos e até dados binários como imagens, áudio e vídeo. Essa capacidade de lidar com diversos tipos de dados permite que as empresas obtenham insights de várias fontes de dados que talvez não conseguissem anteriormente.
Estrutura Interna e Funcionamento de Data Lakes
A estrutura interna de um data lake é projetada para armazenar grandes quantidades de dados brutos. Os dados em um data lake normalmente são armazenados no mesmo formato em que chegam. Esses dados geralmente são armazenados em uma série de blobs ou arquivos de objetos. Esses blobs de objetos podem ser armazenados de maneira altamente distribuída em uma infraestrutura de armazenamento escalonável, que geralmente abrange vários servidores ou até mesmo vários locais.
A arquitetura do data lake é uma forma altamente escalonável e flexível de armazenar dados. Os dados podem ser adicionados ao lago à medida que são gerados, sem a necessidade de qualquer processamento inicial ou design de esquema. Isso permite a ingestão e análise de dados em tempo real. Os usuários podem então acessar os dados brutos no lago, processá-los e estruturá-los conforme necessário para suas necessidades específicas. Isso normalmente é feito por meio do uso de estruturas de processamento distribuído, como Apache Hadoop ou Spark.
Principais recursos de data lakes
A seguir estão alguns dos recursos essenciais dos data lakes:
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Escalabilidade: os data lakes podem lidar com uma enorme quantidade de dados, variando de terabytes a petabytes e além. Isso os torna ideais para armazenar big data.
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Flexibilidade: Os data lakes podem armazenar todos os tipos de dados – estruturados, semiestruturados e não estruturados. Isso permite que as organizações armazenem e analisem diversos tipos de dados em um só lugar.
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Agilidade: os data lakes permitem a ingestão rápida de dados, pois os dados não precisam ser processados antes de serem armazenados. Eles também facilitam a exploração e descoberta de dados mais rápida, pois os usuários podem interagir diretamente com os dados brutos.
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Segurança e Governança: Os data lakes modernos incorporam medidas de segurança robustas e mecanismos de governança para controlar o acesso aos dados, garantir a qualidade dos dados e manter uma trilha de auditoria do uso dos dados.
Tipos de lagos de dados
Os dois principais tipos de data lakes são:
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Lagos de dados locais: são implantados na infraestrutura de servidores locais de uma organização. Eles oferecem mais controle sobre os dados, mas exigem recursos significativos para configuração e manutenção.
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Lagos de dados baseados em nuvem: são hospedados em plataformas de nuvem como Amazon S3, Azure Data Lake Storage ou Google Cloud Storage. Eles oferecem escalabilidade, flexibilidade e economia, mas dependem da segurança e da confiabilidade do provedor de serviços em nuvem.
| Tipo | Prós | Contras |
|---|---|---|
| Lagos de dados locais | Controle completo sobre os dados, personalizável para necessidades específicas | Alto custo de configuração e manutenção, uso intensivo de recursos |
| Lagos de dados baseados em nuvem | Altamente escalável e econômico | Dependente da segurança e confiabilidade do provedor de serviços em nuvem |
Utilizando Data Lakes: Desafios e Soluções
Os data lakes permitem que as organizações obtenham insights valiosos de seus dados. No entanto, a sua implementação e utilização não estão isentas de desafios. Alguns desafios comuns incluem:
- Qualidade de dados: os data lakes armazenam todos os dados, incluindo dados de baixa qualidade ou irrelevantes. Isso pode levar a resultados de análise ruins se não for resolvido.
- Segurança e Governança: Gerenciar o acesso aos dados e manter uma trilha de auditoria pode ser complexo em um data lake devido à sua natureza de armazenamento de dados brutos e não processados.
- Complexidade: a grande quantidade de dados não processados em um data lake pode ser esmagadora e difícil de navegar para os usuários.
As soluções para estes desafios incluem a utilização de ferramentas de gestão de metadados, ferramentas de catalogação de dados, estruturas robustas de governação de dados e formação e educação dos utilizadores.
Data Lakes versus conceitos semelhantes
Os data lakes costumam ser comparados com data warehouses e bancos de dados. Aqui está uma comparação:
| Recurso | Lago de dados | Armazém de dados | Base de dados |
|---|---|---|---|
| Tipo de dados | Não estruturado, semiestruturado e estruturado | Estruturada | Estruturada |
| Esquema | Esquema na leitura | Esquema na gravação | Esquema na gravação |
| Em processamento | Lote e em tempo real | Lote | Tempo real |
| Armazenar | Alta capacidade, barato | Limitado, caro | Limitado, caro |
| Usuários | Cientistas de dados, Desenvolvedores de dados | Analistas de negócios | Usuários do aplicativo |
Perspectivas Futuras e Tecnologias Emergentes em Data Lakes
O futuro dos data lakes envolve maior automação, integração com análises avançadas e ferramentas de aprendizado de máquina e melhor governança de dados. Tecnologias como marcação automatizada de metadados, catalogação de dados aumentada e gerenciamento de qualidade de dados baseado em IA estão definidas para redefinir como os data lakes são gerenciados e usados.
A integração de data lakes com análises avançadas e plataformas de aprendizado de máquina está permitindo capacidades de análise de dados mais sofisticadas. Isto torna possível extrair insights acionáveis de vastos conjuntos de dados em tempo real, impulsionando o desenvolvimento de aplicações e serviços mais inteligentes e baseados em dados.
Servidores proxy e data lakes
Os servidores proxy podem ser usados para aprimorar a implementação do data lake, facilitando a transferência mais rápida de dados e fornecendo uma camada adicional de segurança. Ao servirem como intermediários para solicitações de clientes que buscam recursos de outros servidores, os servidores proxy podem ajudar a equilibrar cargas e melhorar as velocidades de transferência de dados, tornando a ingestão e extração de dados do data lake mais eficiente.
Além disso, os servidores proxy podem fornecer anonimato à fonte de dados, adicionando uma camada extra de segurança de dados, o que é crucial no contexto do data lake, dadas as grandes quantidades de dados brutos, muitas vezes confidenciais, armazenados.
Links Relacionados
Para obter mais informações sobre data lakes, consulte os seguintes recursos:
- O que é um lago de dados? –Amazon AWS
- Data Lake – Uma Breve Introdução – Rumo à ciência de dados
- Introdução aos lagos de dados – Documentos do Microsoft Azure
- O que é um Data Lake e por que isso é importante? – O’Reilly Media
- Data Lakes: finalidades, práticas, padrões e plataformas – Dataversidade
